weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)

def _init_weights(self, m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02)
    if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None:
        nn.init.constant_(m.bias, 0)
    elif isinstance(m, nn.LayerNorm):
        nn.init.constant_(m.bias, 0)
        nn.init.constant_(m.weight, 1.0)

这段代码是一个权重初始化函数，主要用于初始化神经网络中的权重。在这个函数中，如果遇到线性层（nn.Linear），则会使用截断正态分布（trunc_normal_）来初始化权重，标准差为0.02。如果存在偏置项（bias），则将偏置项初始化为0。另外，如果遇到LayerNorm层，则会将偏置项初始化为0，权重初始化为1.0。